La IA entra en el cine: ahorro de costes, modelos híbridos y dudas sobre la autoría

La inteligencia artificial generativa ya forma parte del día a día de muchas producciones audiovisuales, aunque casi nunca de la forma que imagina el espectador. Según un reportaje de Omicrono, la industria se mueve entre dos extremos: una producción masiva y barata en China y un uso más contenido en Europa, donde predomina el modelo híbrido entre rodaje tradicional e imágenes generadas.

China produce a gran escala, pero el público no responde igual

El país asiático se ha convertido en el gran motor del vídeo generado con IA. Los gobiernos locales ofrecen incentivos a los creadores que trabajan con estas herramientas: bonos para capacidad de cálculo, exenciones en el alquiler de espacios y líneas de financiación específicas. El resultado es un volumen enorme de contenido producido en menos tiempo y con costes muy inferiores, aunque a menudo a costa del acabado.

Hay señales de saturación. Datos de la firma de análisis DataEye citados por Reuters apuntan a que en el primer semestre se estrenaron 221.900 nuevos programas hechos con IA en Douyin, la versión china de TikTok, y solo 1.055 superaron los 100 millones de visualizaciones, la cifra que en ese mercado se considera indicador de éxito. Es decir, mucha oferta y muy pocos títulos que conecten con el público.

En Europa, la IA como herramienta y no como sustituto

El enfoque europeo es más prudente. En los festivales empiezan a aparecer títulos que reconocen abiertamente haber usado modelos generativos. La directora china Cao Yiwen estrenó su película de animación con IA en el Festival Mundial de Cine de IA celebrado en Cannes en abril, y su cortometraje sobre Fukushima ya había ganado un premio de animación en la misma ciudad en 2024.

Google estuvo presente en el Festival de San Sebastián. Johann Choron, responsable de alianzas de cine y televisión de la compañía, resume así su postura: "Nuestra visión general en Google es ver a la IA como un socio creativo". La empresa forma a creadores y les da acceso a sus plataformas para detectar carencias: "Hasta que no la prueban artistas y creadores, no sabemos realmente si les resulta útil o qué les falta".

De ahí salen programas como Flow Sessions, seis semanas de trabajo conjunto entre creadores e investigadores. El director español Lucas Ortiz Etefanell participó en él y su largometraje Les Explorateurs apoya en la IA la generación de imágenes.

Dónde se usa realmente: preproducción y postproducción

El argumento principal es económico. Choron señala que la tecnología también reduce riesgos financieros, porque permite a una cadena validar un proyecto ambicioso antes de comprometer presupuesto. Los usos más extendidos están en los extremos del proceso:

• Preproducción: iterar ideas, montar moodboards, probar iluminación, ópticas, vestuario o localizaciones sin mover a un equipo.
• Postproducción: automatización de subtítulos, audiodescripción para accesibilidad y herramientas de archivo. Google trabaja en esta línea con grupos como Atresmedia y Mediapro.

Frente a la idea de películas hechas al 100% con IA, lo habitual es la mezcla. Choron cita una serie para la cadena pública franco-alemana ARTE en la que colabora, con en torno a un 70% de acción real y un 30% de material generativo: la depresión del protagonista se representa como una secuencia onírica creada íntegramente con IA, combinada además con efectos visuales convencionales.

Empleo, coherencia y etiquetado

Sobre el temor a la destrucción de empleo, el responsable de Google defiende que están surgiendo perfiles nuevos que requieren formación clásica previa: "Necesitas saber cómo funciona la iluminación, las lentes de la cámara, la composición de escenas, el corte y el montaje; la IA es solo una herramienta". Reuters recoge, sin embargo, inquietudes reales en China por infracciones de derechos de autor, uso del rostro de actores y pérdida de trabajo entre los actores de doblaje.

Técnicamente quedan flecos. Mantener el mismo rostro o la misma localización entre planos era un problema que, según Choron, está casi resuelto, pero los creadores piden funciones como que un cambio de color en la camisa de un personaje se propague automáticamente a todas las escenas ya generadas.

El otro frente es la trazabilidad. China exige etiquetar explícitamente el contenido generado, aunque sin normas claras de derechos de autor. Herramientas como SynthID insertan una marca de agua invisible en el propio archivo y han sido adoptadas por OpenAI, Google, NVIDIA o Kakao. En cine y televisión, avisar al espectador depende de los contratos con cadenas y distribuidoras; en YouTube el etiquetado sí es obligatorio. Es un debate que se cruza con el del reparto de responsabilidades cuando una IA falla y con el creciente rechazo social a esta tecnología.

Un estudio de la consultora Public First encargado por Google calcula que estas herramientas podrían aportar hasta 9.400 millones de euros anuales al PIB español en 2035: 4.200 millones en el sector creativo y 5.300 en ganancias de productividad para el conjunto de la economía. Conviene recordar quién financia la estimación.